火灾调查中监控录像证据的应用价值

伴随现代电子信息技术的持续发展与创新,监控录像在人们生活与工作当中被广泛应用。监控录像在消防机构中的作用非常显著,特别是火灾调查当中,可以有效采集对应的监控视频,进而判定发生火灾原因和相关证据。在火灾调查工作中,要运用有效形式取证,监控录像则可以提供更为真实、精准的数据信息。本文将针对监控视频特性与优势进行阐述,分析监控录像在火灾调查中的应用原则以及实际应用措施。     

信息融合技术在火灾探测中的应用研究

为减少火灾探测中的误报警,基于信息融合技术对火灾传感器输出的信息进行处理。充分利用火灾探测系统的在线和离线数据,采用改进的主元分析法(PCA)、粗糙集(RS)理论、支持向量机(SVM)等3种方法的融合与互补,通过对系统的输入数据进行简化,消除原有信息的各分量之间的相关性,降低特征信息维数;实施最优最小约简,特征提取优化;构造自适应核函数,确定最优分类超平面,进行样本训练,获得火灾探测结果。从数据级、特征级、决策级3个层次上实现火灾信息融合。结果表明:该方法减少了融合过程中的信息损失,降低了计算的复杂性,有效地提高了火灾探测系统的可靠性和准确度。     

中国舰船消防现状及发展趋势

本文从体制、装备、消防教育等方面简略介绍了中国舰船消防体系，对目前舰船火灾及消防形势进行了分析，提出了舰船消防面临的任务和主要课题，并对中国舰船火灾及其防治前景进行了探讨．     

基于人工神经网络模型的舰船防火设计方法

根据舰船实际和火灾理论,建立了舰船舱室火灾危险性的动静二类4个指标:失火危险性指标、舱室相关度指标、设备使用状态指标和人员状态指标,对舰船各种舱室的火灾危险性进行量化。笔者先给出规范中9类舱室的各指标值,应用笔者所开发的神经网络模型,建立舱室火灾危险性指标值与舱室分隔等级的关系模型,求出舱室防火分隔等级值,降低了对设计者经验的要求。运用开发的模型对某大型舱室进行防火设计,获得的结果与其他方法的结果基本一致,可供舰船防火设计时参考。     

"合二为一"提升火警处理效率 ——卷烟厂火灾报警与视频监控联动功能的开发应用

正目前,卷烟厂普遍都安装了火灾报警系统和视频监控系统,然而,由于火灾报警系统和视频监控系统的硬件设备往往是各自独立的,管理软件互不兼容。当发生火灾时,监控人员不仅要处理火警报警应急处置流程,还要掌握全厂区各视频摄像头的分布点位等信息,工作难度大,容易出现误操作,本文介绍了将火灾报警系统与视频监控系统联动的方案,提升火灾报警后的应急响应速度,降低事故损失。     

基于CAN总线和K均值聚类方法的火灾预警系统研究

针对传统的火灾预警系统中存在的灵敏度低、误报率高的特点,将多种传感器信息智能处理技术和CAN总线技术应用到火灾预警系统中,提出了一种用K均值聚类算法将多传感器数据进行聚类融合后分级,通过CAN总线传输到火灾预警控制中心,实现对安全生产中重点防火区域进行实时监控。实验测试表明该系统具有传输数据可靠、实时性强、可扩展,漏报率达0.7%以下,误报率达1.8%以下,较传统相比,下降了50%以上。     

结构防火在舰船防火设计中的应用

从舰船火灾发生的规律和特点出发,本着“重点在于防”的精神,论述了舰船消防设计的原则和任务,以及舰船结构防火中必须考虑的几个问题。     

D-S证据理论在火灾检测中的应用

为提高火灾检测系统的准确率与可靠性,建立基于D-S证据理论的火灾检测模型。结合模糊理论,用高斯型隶属度函数表示信任度。根据专家知识,得出各传感器监测值以及火灾类型的概率信任度函数曲线。用D-S证据理论融合多种传感器信息,以确定火灾类型的概率信任度。在实验室中对火灾检测模型进行应用分析。结果表明,用单一种类传感器进行火灾类型识别时,存在误判问题;而用D-S证据理论融合多种传感器信息后,能够准确判断火灾类型。     

森林防火视频监控系统的设计

本文设计的森林防火视频监控系统能够实现无人值守不间断工作,自动对视频图像信息进行分析判断;及时发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头,以最快、最佳的方式进行报警和提供有用信息;能有效地协助消防人员处理火灾危机,并最大限度地降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像,根据直观的画面直接指挥调度救火.     

地铁火灾监控技术发展的德尔菲预见性分析

通过分析地铁火灾监控系统的结构组成和技术组成的发展情况,总结当前地铁火灾监控系统应用领域的各项技术,并以这些技术作为德尔菲调查问卷的内容,按照德尔菲调查的要求设计调查问卷,联络本领域资深专家进行德尔菲调查,统计专家的反馈信息,将反馈信息定量转化为计算值,计算各技术课题指标评价值,定量分析每个技术领域内技术课题影响地铁火灾监控系统发展的重要程度、各技术领域的专家认同重要程度以及技术课题预计实现时间;最终通过重要程度与专家认同重要程度计算出的综合认同重要程度,总结分析出信息处理领域、探测领域、报警和网络通信领域是制约地铁火灾监控系统发展最主要的因素,提出各技术领域的技术大部分都预计在2010-2020年之间实现,其中实现最快的是探测领域内的技术课题。     

基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型*

为提高林火风险预测精度,挖掘地图上隐含的空间信息、时间序列上隐含的长期趋势和循环波动,提出1种基于缓冲区重采样的长短期记忆（LSTM）林火预测模型,选取15个与林火相关的影响因素,以方差膨胀因子为评价指标对其进行多重共线性检验,方差膨胀因子大于10的因素具有共线性,并采用信息增益率验证筛选结果的合理性。考虑到火灾的空间聚集特性,采用缓冲区分析与过采样相结合方法减少样本不均衡现象的影响,最终得到176 732条样本。对12个影响因素和研究时间段的火点建立LSTM预测模型,对森林火灾发生风险进行预测。研究结果表明:基于缓冲区重采样的LSTM林火预测模型有效考虑时空上隐含的信息,预测模型准确率为87.06%,特异性为97.99%,敏感度为76.12%,阳性预测率为97.43%,阴性预测率为80.41%,ROC曲线与AUC值均优于随机森林（RF）和支持向量机（SVM）这2种基准算法。维尔克松秩和检验发现,本文提出的模型与基准算法结果具有显著性差异。研究结果可为提高林火风险预测精度提供参考。     

基于信息扩散理论的火灾风险评估模型研究及其应用

城市火灾事故不断发生,严重威胁着人们的生命安全。当火灾样本数目较少时,针对传统统计模型难以胜任的特点,引入了信息扩散理论,给出了火灾风险评估的实用模型,并以某市为例进行火灾风险评估。结果表明,该方法简单易行,分析结果意义清楚,具有一定的现实意义,为防火抗灾提供了依据。     

基于DBSCAN聚类的城市区域火灾风险计算方法——以深圳市盐田区为例*

为探究评估城市区域的火灾综合风险,提出空间聚类和层次分析法对深圳市盐田区2011年至2019年火灾数据进行建模分析。运用DBSCAN聚类模型对火灾地点进行分类,结合层次分析法构建火灾风险评估验证模型,探讨聚类结果、火灾场景、火灾原因构建系统层次结构模型,综合得出风险评估结果。通过将聚类区域还原至百度地图,结合场景信息及层次分析法指标值对模型的有效性进行验证。结果表明:由于各区区域功能及地理位置不同,区域火灾风险值有明显差异,模型计算出的4个区域结果与实际火灾情况具有一致性。     

基于信息传播系统的人员疏散模型探讨

笔者提出了紧急疏散中狭义和广义信息传播原理,并在此基础上建立了一种基于信息传播系统的人员疏散计算机模型。狭义信息,即能被人员本身接受和作出反应可感知的信号,它的产生和传递对疏散过程有直观而显著的影响。而广义信息则是其进一步延伸,包括了疏散过程中各种具体行为和作用结果。为了更全面地模拟和再现疏散过程中人员行为,使用的模型引入了狭义的信息传播原理。该模型由4个子系统构成,即人员模型、信号模型、建筑模型和特殊场景模型,较为充分地考虑了火灾疏散中的关键因素。运用该模型不但可以对疏散中的人员特殊行为进行理论研究,而且可以为实际工程(如地铁站、体育场馆、教学楼、医院等高风险场所)进行疏散安全论证提供帮助。     

基于人工神经网络的烟气及温度实时预测模型*

为监测建筑火灾事故区域的危险程度,实现更加安全、高效的火灾应急救援,以通廊式建筑为研究对象,基于转置卷积神经网络及数值模拟方法开发1种可实时预测走廊位置处烟气扩散和温度分布的神经网络模型。首先,依托Python建立包含全连接、转置卷积、反池化等在内的19层神经网络模型的整体架构;其次,建立包含99个火灾场景,共7 920组图像数据的火场信息数据库用于模型训练;最后,使用测试集对模型进行可靠性验证。研究结果表明:烟气（温度）预测模型在不同火灾场景下的预测精度达到95%,训练完成后模型的预测时间一般为1~2 s。研究结果可为应急策略的快速制定提供数据参考。     

森林火灾灾情快速预判模型

为在火灾发生时进行灾情的快速评估,为消防决策提供参考,提出一种简化的林火蔓延模型。通过遥感影像,获取火灾首日燃火点和火场边界,利用风向、风速和USDA蔓延模型数据库中对应植被类型的蔓延速度,进行林火蔓延计算,预判无干扰状态下的林火蔓延范围,以达到灾情快速预判的目的。通过2006年黑龙江省和2009年中蒙边境特大森林草原火灾案例的分析,结合运用卫星遥感图像对逐天火迹和火点解译的结果,验证该模型的可靠性及适用性。研究结果表明,基于实时遥感影像与气象预报信息,运用简化的林火蔓延模型,并结合林火宏观扩散的特征,能够对火灾灾情的发展进行快速研判。     

WebGIS的森林防火系统的研究与实现

在计算机上对林火蔓延模型进行仿真模拟，为扑救工作提供有效合理的依据，对于防患未然有着积极的意义。以黑龙江塔河林区为研究对象，深入研究了林火蔓延及其三维模拟等相关问题，利用Web技术和地理信息系统技术实时、直观、可交互的特点，建立了基于B／S结构的GIS系统。     

多源数据支持下城市火灾风险评估及规划响应

为探析城市火灾风险的空间格局特征,提出科学的火灾防控体系,以合肥市为研究对象,基于火灾风险兴趣点(POI)数据、NPP/VIIRS夜间灯光影像数据、消防站与道路信息等多源数据,运用SAVEE模型和迭代方程评估城市火灾风险,并引入区位-配置(L-A)模型,从不同目标情境优化消防站点布局。研究表明:火灾高风险区主要集中于合肥市二环以内的建成区,尤其是老城区、合肥西站片区、政务区、科学城和东部新中心等区域;现有48座消防站对研究区内的POI覆盖效果较好,覆盖率为86.76%,而对NPP/VIIRS覆盖效果一般,覆盖率仅为55.94%,覆盖率在合肥市东北部、西北部和南部部分地区仍有不足;基于最大化覆盖模型,规划新增44座消防站,明显提升5 min响应时间的覆盖率,可进一步夯实城市消防安全。     

基于PCA-FPP-BP神经网络的高层建筑火灾安全评价

为解决高层建筑构造复杂、人员密度大、火灾触发因素繁多而造成高层建筑火灾安全评价困难的问题,本文提出基于PCA-FPP-BP神经网络的高层建筑火灾安全评价模型。首先运用主成分分析(PCA)对构建的高层建筑火灾安全评价指标降维处理,筛选主要信息;接着基于三角模糊数构建模糊评判矩阵,利用模糊优先规划(FPP)求解指标的权重值,减少主观的影响;最后考虑到指标间关系错综复杂彼此交叉和反馈的特性,选择BP神经网络对高层建筑火灾安全进行评价。通过工程案例证明该评价模型的实用性以及可靠性。     

基于MODIS数据的林火识别方法研究

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害。遥感、地理信息系统(简称GIS)、网络等现代高新技术的出现和发展。为人类研究防灾减灾的工作提供了更为方便的条件。该文在分析MODIS数据各波段特性、对地表亮温法和亮温一植被指数法火点识别的精度进行比较的基础上,结合CIS技术,利用地面信息,采用亮温一植被指数法,建立了基于MODIS数据的林火识别模型。经实验验证,该方法总体判识精度优于80％,能较好地满足林火检测需求,同时还可以获得燃烧植被的类型。